数据挖掘是指 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个过程融合了多种技术，包括人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库和可视化技术等，旨在揭示数据背后的隐藏模式、趋势和关联性。
数据挖掘的主要特点包括：
数据源：
数据必须是真实的、大量的、含噪声的。
发现目标：
发现的是用户感兴趣的知识，这些知识要可接受、可理解、可运用。
技术融合：
涉及多种技术的高度自动化分析，如人工智能、机器学习、模式识别、统计学和数据库等。
应用领域：
广泛应用于商业决策支持、市场策略调整、风险管理和预测分析等。
数据挖掘的过程通常包括数据预处理、模式搜索、模式评估和知识表示等步骤。通过这些步骤，数据挖掘能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，从而做出更明智的决策。
总的来说，数据挖掘是一种强大的工具，能够帮助企业和组织从大量数据中挖掘出潜在的价值，支持决策制定和业务优化。